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虽然 8.5节 对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义#xff0c;但并不方便。 本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。
import torch
from torch import nn
from… 每个步长共用参数
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虽然 8.5节 对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义但并不方便。 本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2lbatch_size, num_steps 32, 35
train_iter, vocab d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)定义模型
高级API提供了循环神经网络的实现。 我们构造一个具有256个隐藏单元的单隐藏层的循环神经网络层rnn_layer。 事实上我们还没有讨论多层循环神经网络的意义这将在 9.3节中介绍。 现在仅需要将多层理解为一层循环神经网络的输出被用作下一层循环神经网络的输入就足够了。
设置一个单层 256个隐藏单元的神经网络 rnn
num_hiddens 256
rnn_layer nn.RNN(len(vocab), num_hiddens)单隐藏层 256个隐藏单元 隐藏层数Number of Hidden Layers 定义隐藏层数指的是神经网络中介于输入层和输出层之间的层级数量。 作用增加隐藏层数可以帮助神经网络学习更复杂的模式和特征提高模型的表示能力。 影响过多的隐藏层可能导致过拟合而过少的隐藏层可能导致欠拟合。 选择隐藏层数的选择通常需要根据具体问题的复杂度和数据集的特征来决定可以通过交叉验证等方法来选择合适的层数。 隐藏单元数Number of Hidden Units 定义隐藏单元数指的是每个隐藏层中包含的神经元数量。 作用增加隐藏单元数可以增加神经网络的拟合能力使其能够更好地学习数据的复杂关系。 影响隐藏单元数的增加会增加模型的复杂度可能导致过拟合减少隐藏单元数可能导致模型欠拟合。 选择隐藏单元数的选择通常需要在训练过程中进行调优可以通过交叉验证或其他调参方法来确定合适的数量。 在实际应用中选择合适的隐藏层数和隐藏单元数是一项重要的任务需要根据具体问题的复杂度、数据集的特征以及计算资源等因素进行权衡和调整以获得最佳的模型性能 我们使用张量来初始化隐状态它的形状是隐藏层数批量大小隐藏单元数。
state torch.zeros((1, batch_size, num_hiddens))
state.shapetorch.Size([1, 32, 256])通过一个隐状态和一个输入我们就可以用更新后的隐状态计算输出。 需要强调的是rnn_layer的“输出”Y不涉及输出层的计算 它是指每个时间步的隐状态这些隐状态可以用作后续输出层的输入。
X torch.rand(size(num_steps, batch_size, len(vocab)))
Y, state_new rnn_layer(X, state)
Y.shape, state_new.shape(torch.Size([35, 32, 256]), torch.Size([1, 32, 256]))与 8.5节类似 我们为一个完整的循环神经网络模型定义了一个RNNModel类。 注意rnn_layer只包含隐藏的循环层我们还需要创建一个单独的输出层。
#save
class RNNModel(nn.Module):循环神经网络模型def __init__(self, rnn_layer, vocab_size, **kwargs):super(RNNModel, self).__init__(**kwargs)self.rnn rnn_layerself.vocab_size vocab_sizeself.num_hiddens self.rnn.hidden_size# 如果RNN是双向的之后将介绍num_directions应该是2否则应该是1if not self.rnn.bidirectional:self.num_directions 1self.linear nn.Linear(self.num_hiddens, self.vocab_size)else:self.num_directions 2self.linear nn.Linear(self.num_hiddens * 2, self.vocab_size)def forward(self, inputs, state):X F.one_hot(inputs.T.long(), self.vocab_size)X X.to(torch.float32)Y, state self.rnn(X, state)# 全连接层首先将Y的形状改为(时间步数*批量大小,隐藏单元数)# 它的输出形状是(时间步数*批量大小,词表大小)。output self.linear(Y.reshape((-1, Y.shape[-1]))) # 输出层return output, statedef begin_state(self, device, batch_size1):if not isinstance(self.rnn, nn.LSTM):# nn.GRU以张量作为隐状态return torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers,batch_size, self.num_hiddens),devicedevice)else:# nn.LSTM以元组作为隐状态return (torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers,batch_size, self.num_hiddens), devicedevice),torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers,batch_size, self.num_hiddens), devicedevice))训练与预测
在训练模型之前让我们基于一个具有随机权重的模型进行预测。
device d2l.try_gpu()
net RNNModel(rnn_layer, vocab_sizelen(vocab))
net net.to(device)
d2l.predict_ch8(time traveller, 10, net, vocab, device)time travellerbbabbkabyg很明显这种模型根本不能输出好的结果。 接下来我们使用 8.5节中 定义的超参数调用train_ch8并且使用高级API训练模型。
num_epochs, lr 500, 1
d2l.train_ch8(net, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)perplexity 1.3, 404413.8 tokens/sec on cuda:0
time travellerit would be remarkably convenient for the historia
travellery of il the hise fupt might and st was it loflers#save
def train_ch8(net, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device,use_random_iterFalse):训练模型定义见第8章loss nn.CrossEntropyLoss()animator d2l.Animator(xlabelepoch, ylabelperplexity,legend[train], xlim[10, num_epochs])# 初始化if isinstance(net, nn.Module):updater torch.optim.SGD(net.parameters(), lr)else:updater lambda batch_size: d2l.sgd(net.params, lr, batch_size)predict lambda prefix: predict_ch8(prefix, 50, net, vocab, device)# 训练和预测for epoch in range(num_epochs):ppl, speed train_epoch_ch8(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter)if (epoch 1) % 10 0:print(predict(time traveller))animator.add(epoch 1, [ppl])print(f困惑度 {ppl:.1f}, {speed:.1f} 词元/秒 {str(device)})print(predict(time traveller))print(predict(traveller))#save
def train_epoch_ch8(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter):训练网络一个迭代周期定义见第8章state, timer None, d2l.Timer()metric d2l.Accumulator(2) # 训练损失之和,词元数量for X, Y in train_iter:if state is None or use_random_iter:# 在第一次迭代或使用随机抽样时初始化statestate net.begin_state(batch_sizeX.shape[0], devicedevice)else:if isinstance(net, nn.Module) and not isinstance(state, tuple):# state对于nn.GRU是个张量state.detach_()else:# state对于nn.LSTM或对于我们从零开始实现的模型是个张量for s in state:s.detach_()y Y.T.reshape(-1)X, y X.to(device), y.to(device)y_hat, state net(X, state)l loss(y_hat, y.long()).mean()if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):updater.zero_grad()l.backward()grad_clipping(net, 1)updater.step()else:l.backward()grad_clipping(net, 1)# 因为已经调用了mean函数updater(batch_size1)metric.add(l * y.numel(), y.numel())return math.exp(metric[0] / metric[1]), metric[1] / timer.stop()小结 深度学习框架的高级API提供了循环神经网络层的实现。 高级API的循环神经网络层返回一个输出和一个更新后的隐状态我们还需要计算整个模型的输出层。 相比从零开始实现的循环神经网络使用高级API实现可以加速训练。
